Всего за несколько лет ИИ превратился из футуристической концепции в реальность, трансформирующую почти все отрасли, включая разработку программного обеспечения. Поскольку ИИ продолжает развиваться, он меняет способы разработки программного обеспечения. От автоматизации повторяющихся задач до помощи в написании более качественного кода — ИИ быстро становится важным инструментом для разработчиков. В этом сообщении блога будут рассмотрены пять способов, которыми ИИ меняет разработку программного обеспечения. От прогнозного кодирования до автоматического тестирования и многого другого — ИИ меняет способы разработки программного обеспечения к лучшему.
Машинное обучение
Машинное обучение (ML) — это разновидность Искусственный интеллект (ИИ), который занимается созданием алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы на их основе.
Раньше МО в основном использовалось в академических исследовательских целях. Однако благодаря недавним достижениям в области вычислительной мощности и хранения данных, машинное обучение теперь используется для различных практических приложений, таких как распознавание изображений, распознавание речи и прогнозная аналитика.
По мере того, как машинное обучение становится более доступным и массовым, его влияние на разработку программного обеспечения будет становиться все более распространенным. Вот несколько способов, которыми ИИ меняет разработку программного обеспечения:
- Машинное обучение позволяет автоматически генерировать код
- Машинное обучение используется для создания лучших инструментов кодирования
- Машинное обучение помогает автоматизировать процесс тестирования
- Машинное обучение используется для повышения безопасности приложений
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка — это отрасль искусственного интеллекта, которая занимается тем, как компьютеры могут понимать и анализировать неструктурированные данные. Это стало возможным благодаря таким языкам программирования, как введение в питон.
Технологии НЛП используются в различных приложениях, включая автоматизированное обслуживание клиентов, счасатботыинтеллектуальные личные помощники, анализ настроений, классификация текста, ответы на вопросы, машинный перевод и извлечение информации.
С появлением глубокого обучения НЛП за последние годы добилось значительного прогресса и теперь является одной из наиболее активных областей исследований ИИ.
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика — это мощный инструмент, который может помочь разработчикам программного обеспечения принимать более эффективные решения по проекту. Используя ИИ для анализа данных, разработчики могут выявлять тенденции и закономерности, которые они, возможно, не смогли увидеть невооруженным глазом. Эта информация затем может предсказать, насколько велика вероятность успеха или провала проекта и какие шаги необходимо предпринять, чтобы повысить шансы на успех.
В прошлом прогнозная аналитика в основном использовалась крупными компаниями с огромными наборами данных и командами специалистов по обработке данных. Однако благодаря достижениям в области технологий искусственного интеллекта прогнозная аналитика теперь доступна даже небольшим командам разработчиков. Доступно несколько различных инструментов прогнозной аналитики, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Правильный инструмент для вашей команды будет зависеть от ваших конкретных потребностей и целей.
Независимо от того, какой инструмент прогнозной аналитики вы выберете, вы обязательно заметите улучшение процесса принятия решений. Благодаря искусственному интеллекту вы сможете принимать более обоснованные решения относительно своих проектов, что приведет к лучшим результатам в целом.
Интернет вещей
Интернет вещей, или IoT, — одна из самых преобразующих технологий нашего времени. Подключение физических объектов к Интернету открывает новые возможности нашего взаимодействия с окружающим миром.
ИИ играет большую роль в развитии Интернета вещей: от поддержки голосовых помощников, таких как Alexa от Amazon, до помощи производителям в создании более умных фабрик. Вот несколько способов, которыми ИИ меняет разработку программного обеспечения:
- Автоматизированное тестирование: Раньше тестирование программного обеспечения было трудоемким и дорогостоящим процессом, требующим ручного труда. С помощью ИИ разработчики могут автоматически проверять свое программное обеспечение на наличие ошибок и ошибок. Это экономит время и деньги и помогает гарантировать высокое качество программного обеспечения до того, как оно будет выпущено для пользователей.
- Умное завершение кода: IDE (интегрированные среды разработки) — это инструменты, которые помогают разработчикам писать код более эффективно. Некоторые IDE теперь используют искусственный интеллект для предоставления предложений по завершению кода на основе написанного. Это может ускорить время разработки и помочь предотвратить ошибки.
- Интеллектуальное отслеживание проблем: Когда разработчики работают над сложными проектами, им часто приходится отслеживать и устранять проблемы. ИИ может помочь, автоматически выявляя проблемы и предлагая решения. Это может сэкономить много времени и сэкономить разработчикам время, а также привести к повышению качества программного обеспечения в целом.
- Улучшена производительность приложения: Поскольку все больше и больше людей используют смартфоны и другие мобильные устройства, это
Отладка — одна из самых трудоемких и неприятных задач для разработчиков программного обеспечения. Часто на выявление и исправление одной ошибки могут уйти часы или даже дни. Инструменты редактирования и отладки кода с помощью искусственного интеллекта могут значительно ускорить этот процесс за счет автоматического выявления и исправления ошибок в коде.
Некоторые инструменты редактирования кода с помощью искусственного интеллекта, такие как AutoML Vision от Google, уже доступны и используются разработчиками. Другие, такие как Visual Studio IntelliCode от Microsoft, все еще находятся в режиме предварительного просмотра. Но все эти инструменты преследуют одну и ту же цель: ускорить и упростить отладку, используя искусственный интеллект для выявления ошибок и предложения исправлений.
Например, AutoML Vision можно использовать для автоматической маркировки изображений для обучения моделей машинного обучения. Это экономит разработчикам время и усилия по маркировке изображений вручную, что может быть утомительно и чревато ошибками.
Visual Studio IntelliCode — это редактор кода с помощью искусственного интеллекта, который предоставляет интеллектуальные предложения на основе контекста и истории вашего кода. Он также включает в себя такие функции, как встроенная справка по параметрам, позволяющая сэкономить время при написании кода.
Оба эти инструмента демонстрируют, как ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи и повысить точность результатов. Поскольку инструменты редактирования кода с помощью искусственного интеллекта становятся все более совершенными, они, вероятно, станут важной частью рабочего процесса разработки программного обеспечения для многих разработчиков.
ИИ меняет среду разработки программного обеспечения, предоставляя разработчикам новые инструменты для повышения производительности и ускорения процесса разработки программного обеспечения. Инструменты разработчика на базе искусственного интеллекта могут помочь разработчикам автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как рефакторинг и тестирование кода, а также предоставить рекомендации по улучшению качества кода. Кроме того, инструменты разработчика на базе искусственного интеллекта могут помочь разработчикам выявлять потенциальные ошибки в их коде и предлагать исправления.
Как видите, ИИ уже начинает трансформировать разработку программного обеспечения. Автоматизируя повторяющиеся задачи, ИИ позволяет разработчикам сосредоточиться на более творческой и стратегической работе. И поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать только еще более преобразующих изменений в ближайшие годы.